7种菊科药用植物的RAPD分析

[目的]利用RAPD技术研究7种菊科药用植物的遗传多样性及亲缘关系。[方法]从50条10 bp随机引物中筛选出10个多态性好的引物进行RAPD扩增,扩增DNA片段数据用UPGMA聚类法构建系统发育树。[结果]10条引物共扩增出337条带,多态性带337条。聚类结果显示,RAPD分子标记构建的系统发育树在族内属间与传统分类系统一致。[结论]该研究可为菊科药用植物的鉴别提供参考,并为针对性地进行菊科植物的保护提供依据。     

基于位姿状态的林区道路视觉导航

在森林抚育中,为实现林区车辆的精确自主导航,提出一种基于位姿状态的林区道路视觉导航方法。根据林区道路的特点,采用统计学原理选取合适的色差备选通道,利用二维Otsu原理初步分离道路和背景区域,依据真阳率和假阳率定量评价方法选取2B?G为最佳色差通道,因此采用基于2B?G通道的二维Otsu图像分割方法。分析了道路的左右边缘特征,建立基于边缘不完整的位姿状态获取示意图,将选定的道路区域分块求取中心点,计算出试验平台的位姿信息。同时,引入误差校正模型对位姿计算值进行修正,最后选取纯追踪导航方法进行实车试验。试验结果表明,在机器视觉系统引导下,试验平台在不同状态下均能较好地收敛至期望导航线。当速度为0.5 m/s时,在3种初始状态下进行直线导航试验,其全程平均横向偏差为4.6~5.9 cm,平均航向偏差为3.5°~4.0°,稳态航向偏差为1.9°~2.4°,稳态横向偏差为1.6~2.7 cm,试验平台沿林区期望导航线自主行驶的平均相对误差均值为5.2%,说明导航质量具有较好的鲁棒性,满足林区自主导航的作业要求。     

凤尾菇漆酶性质及应用的研究

液体发酵培养凤尾菇Pleurotus eryngii(凤杰一号),并对该菌株进行漆酶酶学性质和染料脱色的研究。粗酶液经盐析、透析、浓缩初步纯化后,漆酶活力达4.27 U.mL-1。该酶催化ABTS氧化反应的最适pH为4.5,温度为65℃,在60℃以下、pH 4.5~6.0该酶的稳定性最好,以ABTS为底物的km为0.335 mmo.lL-1,Vmax为0.795μmol.L-1.min-1,反应时间4~5 min为佳。该酶在不同底物的作用下,ABTS的氧化能力最强,愈创木酚、氢醌、儿茶酚次之,阿魏酸无氧化能力。叠氮化钠是该漆酶高效抑制剂,浓度为0.5 mmol.L-1使漆酶活性完全抑制。该酶对三苯甲烷染料(孔雀绿、结晶紫)均有降解脱色性能,脱色率分别达到72.3%和50%。但该酶对孔雀绿的脱色能力比结晶紫要好,同时在体系中加入ABTS可提高脱色能力。     

降氮灵菌剂对水葫芦生长影响的初步研究

利用硝化细菌与反硝化细菌对水体中亚硝酸盐、有机氮、磷等营养物质的消除作用来分析降氮灵菌剂对水葫芦生长的生物学特性、水体中氮磷含量变化以及水体中微生物消长动态的影响。结果表明,水葫芦在水体中的氮降低到2 mg.L-1以下,磷降低到3 mg.L-1以下时就会丧失对这些营养物质的吸收能力。氮、磷是限制水葫芦等浮游植物生长的最主要因素,投放降氮灵微生物菌剂可以有效地降低水体中的氮、磷含量。0.75g.L-1的降氮灵可以使水体中的硝化和反硝化细菌大量增加,降低水中水葫芦生长所需的氮、磷含量,投放后期水葫芦出现生长变慢,植株矮小,叶片变黄等形态特征。     

基于无线定位的温室生产平台自动导航

  目的  为了提高温室内车辆自动导航的精度，提出了一种基于超宽带定位和带有自调整函数模糊控制的路径跟踪方法。  方法  首先利用超宽带(UWB)模块构建无线定位系统，采用二元三次多项式对定位误差进行拟合，并修正测量点误差；其次结合带自调整函数解析式的模糊控制器，对横向偏差与航向偏差的权重进行动态调整，输出前轮转角；最后分别进行直线和矩形路径跟踪的实车试验，并与使用纯追踪方法的结果进行对比。  结果  在进行不同初始状态的直线路径跟踪时，平均偏差均值为22.4 cm，标准差为5.8 cm，稳态偏差平均值为5.4 cm，比纯追踪模型精度分别提升了28.4%、40.2%和34.9%；进行矩形路径跟踪时，平均偏差为14.4 cm，最大偏差为46.9 cm，相比于纯追踪模型精度分别提升了46.5%和53.5%，其中最大偏差主要出现在矩形的转角处。  结论  本研究提出的方法具有较好的稳定性和控制精度，能满足生产平台在温室内自动导航作业需求。图8表3参24     

红四氮唑在食品菌落总数测定中的应用研究

以1份普通的熟咸蛋样品作为食品检验样品进行常规的菌落总数测定,采用2种不同的培养基进行检验判定其计数优劣。试验结果表明,检验中采用加入1%红四氮唑无菌水溶液的平板计数琼脂培养基检测菌落总数具有易于观察计数、结果准确可靠的突出优势,为食品卫生微生物学检验工作及相关标准的制定和修改提供了一定的参考价值。     

基于无模型自适应控制的设施园艺自动导航车辆路径跟踪

为实现设施园艺内农业机械的自动导航,提出一种基于无模型自适应控制(model-free adaptive control,简称MFAC)车辆路径跟踪方法。采用4个超宽带(UWB)基站组建室内无线定位系统,并与WT901C光纤陀螺仪组合使用,获取试验样车与期望路径之间的横向偏差和航向偏差。建立预瞄偏差模型,并采用无模型自适应控制器来动态确定纯追踪算法中的前视距离,最终实现路径跟踪。对比试验结果表明,在4种不同的初始状态下进行直线跟踪时,本研究方法的平均偏差分别为0.102、0.079、0.181、0.084 m,达到稳定状态后,其稳态偏差变化范围在0.013～0.033 m之间;在矩形路径跟踪时,平均偏差为0.139 m,本研究方法明显优于采用固定前视距离的纯追踪模型,满足农业设施内狭窄空间中运输作业的精度要求,可为设施园艺农机导航提供新思路。